IT之家 7月7日讯 —— Counterpoint Research 最新数据显示，年季2026年第一季度，度支全球搭载端侧AI功能的持端侧A出货智能手表出货量同比大幅增长70%，市场渗透率已攀升至25%。智能增苹占成这一显著增长主要得益于消费者对深度健康与健身分析需求的手表激增，以及低功耗神经加速器技术的量激成熟。

端侧AI：实时响应与隐私保护的果独平衡

分析师指出，端侧AI的份额核心优势在于数据处理能力的本地化。通过直接在设备端完成运算，年季智能手表不再过度依赖智能手机或云端服务。度支这种架构不仅实现了跌倒检测、持端侧A出货心律失常预警等关键健康功能的智能增苹占成毫秒级实时响应，更在提升用户体验的手表同时，有效保障了用户数据的量激隐私安全。

Counterpoint首席分析师 Anshika Jain 强调：“各大品牌正持续迭代硬件以强化AI能力。果独端侧AI集成不仅带来了实时的健康洞察和更快的响应速度，更是数据隐私保护的关键防线。然而，目前该技术仍主要局限于头部品牌，苹果在2026年Q1占据了端侧AI智能手表约90%的出货量份额。”

健康监测成为核心驱动力

报告揭示，健康与健身监测是推动端侧AI普及的首要动力。相较于传统的云端分析模式，设备端AI能够实时处理心率、睡眠模式及体温等生物信号，精准识别房颤、睡眠呼吸暂停及血压异常等状况。

受此驱动，相关健康功能呈现爆发式增长：
* 血压监测：2026年Q1，具备该功能的智能手表出货量同比翻番。
* 睡眠呼吸暂停检测：支持此功能的产品出货量达到此前水平的三倍。

目前，各大厂商正将研发目光投向糖尿病管理等更具挑战性的健康领域，旨在将智能手表从单一的数据记录工具转型为全方位的智能健康助手。

芯片竞赛：专用NPU与矢量核心的双轨并行

为支撑日益复杂的AI任务，芯片厂商正全力提升可穿戴平台的算力。主要玩家的技术布局如下：
* 苹果：2023年推出的S9芯片集成四核神经网络引擎，专攻机器学习任务。
* 华为：2025年发布自研麒麟W80芯片，并结合小艺智能助手深化AI生态。
* 高通：已公布内置专用NPU的骁龙Wear Elite平台。
* 谷歌：基于Tensor架构的新一代可穿戴芯片即将问世。

值得注意的是，除依赖专用NPU的传统路径外，一种基于矢量核心（Vector Core）的端侧AI方案正在兴起。例如，Ambiq的Apollo平台利用Arm Helium矢量扩展及新的heliaCORE软件内核运行神经推理。这种软件加速模式有望突破现有硬件限制，将端侧AI能力扩展至更多设备。

展望：软硬协同优化，渗透率将持续提升

Counterpoint研究总监 Mohit Agrawal 表示，端侧AI的发展正从单纯依赖硬件算力，转向硬件与软件的协同优化。随着更小、更高效的AI模型出现，以及操作系统层面能力的开放，更多应用将直接在设备端运行AI推理，从而实现实时健康提醒、手势控制及个性化体验。

据预测，2026年全年，端侧AI智能手表的市场渗透率将进一步提升至接近32%。